指標の選択

常住人口の推移関係
常住人口の男女,年齢関係
常住人口の配偶関係
常住人口の居住世帯の種類関係
常住人口の居住している住宅・建物関係
常住人口の労働力状態関係
就業者の従業地関係
常住地による就業者(常住就業者)の従業上の地位関係
職業関係(常住地ベース)
産業関係(従業地ベース)
常住人口の5年前の常住地関係
合計(特殊)出生率,平均寿命関係
住民基本台帳に基づく人口関係
将来推計人口関係

市区町村一覧形式の図表について

上記の指標それぞれについて,次の5種類の125図表を掲載しています。ただし,将来推計人口関係の指標など一部の指標については,掲載していない図表があります。

  1. 都道府県別に,各市町村における指標値の分布状況を,市町村の人口規模とともに,1つの図で示したもの
  2. 各市区町村における指標値を,都道府県ごとに単純に縦線で並べ示した図(北海道は3分割で計49図,全国と都道府県における指標値も表示)
  3. 参考   指標値による市町村の度数分布図(1図)
  4. 参考   指標値の大きい順の上位50市町村と,指標値の小さい順の上位50市町村を示した2表
  5. 参考   市町村,区,都道府県における指標値により,都道府県別,指定都市・特別区部別などに作成した72のコロプレス図(階級区分地図)

上記の図表のなかでは,2の図が基本となりますが,この図では人口規模は考慮されないため,人口規模の小さい市町村が図を眺めたときの印象に大きく作用する可能性があります。そのため,1の図表も併せて示してあります。個別には注記していませんが,上記2の図では,指定都市・特別区部については青い線で示しています。また,市区町村の指標値が縦軸の目盛の範囲を超えている場合は,緑の線を使用しています。なお,不詳が存在しない場合と,不詳が少ない住宅関係の指標を除き,特に注記されていない場合でも,指標値は不詳を除き算出しています。例えば,未婚者の割合は,配偶関係不詳の者を除く人口に対して算出されています。ここでは個別に注記しませんが,不詳が多いなかで指標値を算出している場合も少なくないので,その点にご留意ください。ここでいう不詳には,職業分類における「分類不能の職業」と産業分類における「分類不能の産業」を含みます。

上記3~5の図表は,参考までに掲載したもので,5の図は別ウィンドウで表示するようにしています。

これらの図表のうち,上記3の図は市町村を観測単位とした度数分布(ヒストグラム)ですが,全国値の位置と,原則として5%,20%,80%,95%分位数[1]の位置も示しています。市町村間の人口規模の差が著しく大きいため,全国値が20%分位数と80%分位数の間に入らない場合は,これらを15%,85%分位数に変えたり,場合によっては例外的な処理をしたりしています。全国値を含めたこれら五つの数値を小数点以下第2位以下あるいは第3位以下を丸めたものは,わずかな例外はありますが,5のコロプレス図の階級区分の境界値として用いています。

上記4の表は,指標値が大きい,あるいは小さい市町村はどのような市町村か,おおまかな見当をつけるために示したもので,順位を重視しているわけではありません。なお,50位の市町村と同順位の市町村が複数ある場合がありますが,このような趣旨から,表には50の市町村のみを掲載しています。

コロプレス図の階級区分の方法には,分位数による方法,階層的クラスター分析による方法,Jenksの自然分類法など多くのものがありますが,ここでは,3の図で位置が示されている五つの数値を基にする変則的な方法をあえて使用しています。このような方法をとったのは,全国値を一つの境界値にしたかったことによるものです。ただし,将来推計人口関係の図では,この方法によっていません。また,都道府県を観測単位とした図においても,指定都市・特別区部の区を観測単位とした図においても,必ずしも適当ではないかもしれませんが,市町村を観測単位として求めた階級区分値をそのまま用いています。なお,図において階級が $(a, b]$ で表される区間の形で示されている場合,指標値が $a$ より大きく $b$ 以下である地域が,その階級に区分されることを示しています。また,例えば,ある地域の指標値が上記2の図では $10.1$ となっているにも関わらず,5のコロプレス図ではその地域が $(10.1, 15.3]$ で示される階級に入っているような場合が,まれにみられます。これは,内部的には指標値を小数第2位以下まで保持しているためで,内部的に算出されているその地域の指標値が例えば $10.13$ であるような場合に,このようなことが起こります。

コロプレス図の階級区分の方法については,いずれを採用したとしても,連続量を区分しているため,指標値が僅差の二つの市町村が,別の階級に区分されてしまうことがあるのは避けられません。このため,このサイトで掲載しているコロプレス図は,あくまでおおまかな傾向を,参考までに把握する程度のものとお考えください。また,調査の回答における不詳が多い項目を基にした指標については,数値にある程度の幅をもってみることも必要かもしれませんので,なおさらです。関連して,指標値をパーセント表示で小数第2位まで示してたりしている場合がありますが,これは便宜上のことで,当サイト作成者が小数第2位まで意味があると考えているわけではありません。

[1] 分位数の求め方は,Rの quantile 関数のデフォルトの方法によっています。すなわち,$n$ 個の観測値があるとき,それらを昇順に並べたものを $x_{(1)}, x_{(2)}, \dots, x_{(n)}$ とし,$q$ 分位数($0 \leqq q \leqq 1$)を $Q(q)$ で表すとすると,$1$ 以上 $n$ 以下のある整数 $i$ に対して $q = (i - 1) / (n - 1)$ となっていれば $Q(q) = x_{(i)}$ とし,$1$ 以上 $n - 1$ 以下のある整数 $i$ に対して $(i - 1) / (n - 1) < q < i / (n - 1)$ となっていれば $Q(q) = x_{(i)} + \left( (n - 1) q - i + 1 \right) \times \left( x_{(i + 1)} - x_{(i)} \right)$ とする方法です。